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一种面向识别的低分辨率人脸图像超分辨率方法

摘要

本发明公开了一种面向识别的低分辨率人脸图像超分辨率方法。包括:通过少量收集的监控场景降质样本,采用变分自编码网络学习样本数据的降质分布规律;基于数据降质分布规律,通过采样策略扩充服从数据降质分布规律的多样性降质样本;对高分辨率数据样本通过风格迁移网络进行样本降质模拟生成处理,以获取与真实降质样本同分布的对应低分辨率人脸样本;使用高分辨率数据样本和对应生成的低分辨率降质样本对预设的人脸图像超分辨率网络进行训练,直到网络收敛为止。本发明能够使人脸超分辨率增强网络不仅能生成高质量的清晰人脸,同时关注身份信息相关纹理的合成。本发明够在低分辨率样本量较少的情况下,提高监控场景下低分辨率人脸图像的识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN112288627A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN202011148213.0

  • 发明设计人 陈军;陈金;王晓;孙志宏;

    申请日2020-10-23

  • 分类号G06T3/40(20060101);G06K9/00(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王琪

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-06-19 09:43:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-05

    授权

    发明专利权授予

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